اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی درخت‌های تصمیم در پایتون برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار و پژوهش‌های علمی

کتاب آموزش کاربردی درخت‌های تصمیم در پایتون برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار و پژوهش‌های علمی

تگ‌ها: Python Decision Trees آموزش پایتون آموزش یادگیری ماشین تحلیل داده داده‌کاوی درخت تصمیم علم داده مدل‌سازی پیش‌بینانه هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی درخت‌های تصمیم در پایتون برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار و پژوهش‌های علمی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و جایگاه درخت‌های تصمیم در تحلیل‌های پیش‌بینانه
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 3. آشنایی با کتابخانه‌های پانداس و نامپای در آماده‌سازی داده‌ها
  • 4. مفاهیم پایه درخت‌های تصمیم و ساختار سلسله‌مراتبی داده‌ها
  • 5. اصول ریاضی در انتخاب ویژگی‌ها و معیارهای ناخالصی
  • 6. محاسبه آنتروپی و بهره اطلاعات در شاخه‌بندی درخت
  • 7. شاخص جینی و کاربرد آن در بهینه‌سازی گره‌های تصمیم
  • 8. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌های کسب‌وکار در پایتون
  • 9. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر گم‌شده
  • 10. تبدیل متغیرهای کیفی به کمی برای مدل‌سازی
  • 11. بخش‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 12. پیاده‌سازی نخستین مدل درخت تصمیم با کتابخانه سای‌کیت‌لرن
  • 13. مشاهده و تفسیر ساختار درختی مدل‌های تولید شده
  • 14. تنظیم پارامترهای اصلی درخت برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 15. مفهوم هرس کردن درخت و بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 16. ارزیابی مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 17. تحلیل معیارهای دقت حساسیت و ویژگی در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 18. کاربرد منحنی‌های یادگیری در شناسایی خطاهای مدل
  • 19. استفاده از اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از صحت مدل
  • 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از جستجوی شبکه‌ای
  • 21. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در تصمیم‌گیری مدل
  • 22. مصورسازی درخت‌های تصمیم برای ارائه به مدیران و ذینفعان
  • 23. مقایسه عملکرد درخت‌های تصمیم با مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 24. بررسی کاربرد درخت‌های تصمیم در تحلیل ریزش مشتریان
  • 25. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کنندگان با استفاده از الگوهای درختی
  • 26. کاربرد درخت‌های تصمیم در غربالگری پژوهش‌های علمی
  • 27. مدیریت عدم توازن در داده‌های آموزشی
  • 28. تکنیک‌های بهبود مدل برای داده‌های دارای نویز
  • 29. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر خروجی‌های مدل
  • 30. مستندسازی فرآیند مدل‌سازی و استانداردهای گزارش‌دهی
  • 31. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی در تحلیل‌های کسب‌وکار
  • 32. آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری جمعی و جنگل‌های تصادفی
  • 33. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی در پایتون برای افزایش دقت
  • 34. تفاوت‌های کاربردی درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 35. پروژه عملی تحلیل داده‌های فروش با درخت‌های تصمیم
  • 36. پروژه عملی پیش‌بینی نتایج در پژوهش‌های آماری
  • 37. عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
  • 38. به‌کارگیری مدل‌های آموزش‌دیده در سیستم‌های تصمیم‌یار
  • 39. نقش تحلیل‌های پیش‌بینانه در ارتقای بهره‌وری سازمان‌ها
  • 40. مسیرهای آتی توسعه مهارت در هوش مصنوعی و علم داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.